Découvrez comment la cross-validation et le pruning peuvent transformer vos modèles de machine learning. En optimisant la performance et en réduisant le surapprentissage, ces techniques sont essentielles pour développer des modèles robustes et prêts pour le déploiement en production.
La cross validation est une technique statistique utilisée en machine learning pour évaluer les performances d'un modèle. Elle consiste à diviser l'ensemble des données en plusieurs sous-ensembles afin de former plusieurs expériences d'apprentissage et de test. Cela permet de maximiser l'utilisation des données pour à la fois entraîner et tester le modèle, améliorant ainsi la fiabilité des évaluations de performance.
Utilisez la cross validation pour obtenir une estimation plus précise de la précision de votre modèle, surtout lorsque vous disposez de données limitées.